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Economia

L’apprendimento profondo il deep learning deve andare oltre i trucchi economici dell’oratore

Kalev Leetaru L'apprendimento profondo di oggi condivide molto in comune con i trucchi da salotto di vecchia data. Date le circostanze ideali, i modelli di apprendimento profondo possono sfornare quelle che sembrano essere imprese straordinarie di intelligenza quasi umana o addirittura superumana. Il problema è che nel mondo reale questo castello di carte correlativo viene rapidamente abbattuto. Piuttosto che "apprendere" il mondo, gli algoritmi odierni si limitano a codificare database di correlazioni statistiche semplicistiche che producono risultati che dipendono interamente dalla somiglianza degli input con i dati di addestramento. Gli algoritmi di traduzione neurale ipotizzati come sostitutivi degli umani nella realtà oscillanoselvaggiamente tra scioltezza umana e indecifrabilità senza senso con il cambio di una sola parola. Le auto senza conducente possono sbattere sui freni o accelerare verso un ostacolo con la minima deviazione dai loro esempi di allenamento, mentre gli algoritmi di comprensione delle immagini sono resi impotenti da alcuni pixel spuri. Mentre le aziende si affrettano a implementare un apprendimento approfondito, stanno costruendo il nostro mondo moderno su un castello di carte straordinariamente fragile. Affinché l'apprendimento profondo possa davvero decollare, dobbiamo andare oltre questi trucchi di lusso per sistemi che possono fare di più che scrivere poche semplici correlazioni nel codice. Sbuccia tutto l'hype e l'iperbole e c'è molto meno rispetto alle meraviglie dell'apprendimento profondo di oggi che incontra l'occhio. Date le circostanze ideali e dati di input che corrispondono strettamente ai loro dati di allenamento, gli algoritmi odierni possono produrre prestazioni simili a quelle umane. Eppure, al di sotto della stupefacente meraviglia delle macchine che imitano gli umani, la realtà è che questa performance si basa su una semplice raccolta di correlazioni statistiche ingenue codificate nel software. Proprio c...
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Ecco Alcuni numeri che spiegano l’Intelligenza Artificiale ad oggi

45 numeri che evidenziano lo stato dell'IA oggi Qual è lo stato dell'IA nel luglio 2019? Recenti indagini, studi e previsioni illustrano le aspettative future e le realtà attuali relative all'impatto dell'IA sui posti di lavoro; le condizioni, le sfide e i benefici dell'adozione dell'IA; e bit di dati relativi a dati o carburante AI. $ 142,859: stipendio medio del macchinista, maggio 2019 [ indeed ] 29,1%: aumento delle offerte di lavoro AI su Indeed negli ultimi 12 mesi, in calo rispetto al 57,9% da maggio 2017 a maggio 2018 [ indeed ] 20%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che temono di perdere un giorno il proprio posto di lavoro per AI [ Ziprecuiter ] 58%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che pensano che l'intelligenza artificiale distruggerà più posti di lavoro di quanti ne crei [ Ziprecuiter ] 300%: l'aumento del numero di lavori creati da AI rispetto ai posti di lavoro distrutti nel 2018 [ Ziprecuiter ] 70,8%: percentuale di americani che credono che l'IA eliminerà più posti di lavoro di quanti ne creerà (Canada 61,2%, Regno Unito 59,8%) [ Gallup / Northeastern University ] 42%: percentuale di americani che esprimono la fiducia che le loro capacità lavorative non diventeranno mai obsolete [ Gallup / Northeastern University ] 67%: percentuale di dirigenti cinesi che prevedono una riduzione del numero di dipendenti nei prossimi 5 anni a causa della robotica avanzata (50% negli Stati Uniti) [ BCG ] 20 milioni: il numero di robot operativi in ​​tutto il mondo entro il 2030, con 14 milioni solo in Cina [ Oxford Economics ] 20 milioni: lavori di produzione che andranno persi per questi robot entro il 2030 o l'8,5% della forza lavoro manifatturiera globale [ Oxford Economics ] 20%: percentuale di lavori IT che saranno sostituiti da AI / automazione entro 5 anni, secondo i CIO [ Harvey Nash / KPMG CIO Survey ] 69%: percentuale di CIO che ritengono che nuovi lavori IT compenseranno le perdi...
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Le difficoltà di avviare una start up basata sull’IA INtelligenza artificiale

Le tue abilità di intelligenza artificiale valgono meno di quanto pensi Ryszard Szopa da Medium Siamo nel bel mezzo di un boom di intelligenza artificiale. Gli esperti di Machine Learning comandano salari straordinari, gli investitori sono felici di aprire i loro cuori e libretti degli assegni quando incontrano le startup AI. E giustamente: questa è una di quelle tecnologie di trasformazione che si verificano una volta per generazione. La tecnologia è qui per rimanere, e cambierà le nostre vite. Ciò non significa che rendere il tuo avvio IA successo è facile. Penso che ci siano alcune insidie ​​importanti davanti a chiunque cerchi di costruire il proprio business intorno all'IA . Mio figlio e io, immagine elaborata usando Artistic Style Transfer. Questa tecnica ha suscitato il mio interesse per il Deep Learning. Il valore delle tue abilità di intelligenza artificiale sta diminuendo Nel 2015 ero ancora su Google e ho iniziato a giocare con DistBelief (che in seguito avrebbero rinominato in TensorFlow ). Ha fatto schifo. È stato doloroso imbarazzante scrivere, le astrazioni principali non erano del tutto all'altezza delle aspettative. L'idea di farla funzionare al di fuori del sistema di costruzione di Google era un sogno irrealizzabile. Alla fine del 2016 stavo lavorando a un proof of concept per rilevare il cancro al seno nelle immagini istopatologiche. Volevo utilizzare il trasferimento di apprendimento : prendi Inception , la migliore architettura di classificazione delle immagini di Google al momento, e riqualificale sui miei dati sul cancro. Userei i pesi da un Inception preliminare come previsto da Google, semplicemente cambiando i livelli più alti per corrispondere a quello che stavo facendo. Dopo un lungo periodo di tentativi ed errori in TensorFlow, ho finalmente capito come manipolare i diversi livelli e ho funzionato per lo più. Ci sono volute molte perseveranze e leggendo le fonti di TensorFlow. Almeno non dovevo preoccuparmi troppo delle ...
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Dynamic Yield la storia di una azienda non AI etichettata come Intelligenza artificiale

Come un'intelligente IA ha arricchito gli investitori, ingannato i media e confuso l'inferno con il resto di noi Quando McDonalds stava comprando da Isreale la “società di Intelligenza Artificiale” Dynamic Yield a $ 300 milioni, il direttore di Wired in capo Nicholas Thompson ha previsto che la vendita sarebbe stata ricordata come il “picco AI della campagna pubblicitaria” o “il giorno in cui i big data fanno risparmiare sul Big Mac “. Come ex dipendente di Dynamic Yield, penso che il tempo gli darà ragione su entrambi i fronti. Se la tecnologia e il talento vengono implementati correttamente, Dynamic Yield può ripagarsi molte volte aiutando McDonald a comprendere meglio i propri clienti. Nulla di ciò sarà dovuto all'intelligenza artificiale. Eppure nei miei due anni all'avvio, i giornalisti, gli analisti e talvolta anche i clienti sembravano determinati a chiamarci un'azienda di intelligenza artificiale. Per un po 'abbiamo resistito all'etichetta AI, comprendendo che la nostra piattaforma non avrebbe fatto sudare Watson in qualsiasi momento. Ma alla fine, ci siamo arresi e abbiamo appena deciso di andare d'accordo con l'esagerazione. Il mercato voleva che fossimo un'azienda di intelligenza artificiale, quindi ridacchiavamo e decidemmo di chiamarci. Dynamic Yield è presente nella categoria altamente personalizzabile dei fornitori di "personalizzazione" di venture-backed, che utilizzano una combinazione di informazioni contestuali e azioni precedenti dell'utente per cercare di creare l'esperienza utente più pertinente. Per fare ciò, è necessaria una piattaforma a architettura aperta in grado di gestire enormi quantità di dati e aiutare le aziende a utilizzare questi dati per testare rapidamente ciò che risuona con un determinato utente. Per McDonalds, questo aiuterà a dare energia a tutto quanto è basilare come raccomandare un McFlurry in un soleggiato pomeriggio di agosto a offrire un'offerta personalizzata per invogliare un cliente fedele che ha passa...
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Tre modi in cui l’intelligenza artificiale sta trasformando le operazioni aziendali

Il panorama economico di oggi richiede che le aziende guidino cambiamenti su larga scala per sopravvivere e rimanere competitivi. In un clima politico, sociale ed economico in continua evoluzione, il costante cambiamento organizzativo è la nuova normalità. Pochi progressi promettono di aiutare le organizzazioni a superare i baratri degli affari critici in modo più profondo dell'intelligenza artificiale. Quando si tratta di operazioni aziendali, l'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per catapultare le aziende oltre lo status quo e adattarsi alle nuove dinamiche. Migliorare l'esperienza del cliente Secondo la ricerca di Walker, l'esperienza del cliente supererà il prezzo e il prodotto come principale differenziatore del marchio entro il 2020. La centralità dell'esperienza del cliente nel panorama del business odierno ha motivato molte aziende ad adottare un approccio più olistico al miglioramento dell'esperienza del cliente. Aziende come Intuit, EMC e Adobe hanno tutte una leadership nell'esperienza del cliente, integrata nelle loro organizzazioni di vendita, operative e di marketing. L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a creare esperienze cliente altamente personalizzate. L'intelligenza artificiale può ingerire e aggregare tutti i vari punti di contatto che un cliente ha con un marchio e determinare cosa sta guidando il comportamento dei clienti. Sono ansiosi di comprare di più? Perché? Sono sul punto di sfornare un concorrente chiave? Perché? Grazie a queste informazioni, i team delle operazioni aziendali possono ottenere una visione senza precedenti dell'esperienza cliente end-to-end, ben oltre ciò che può essere ricavato dai sondaggi di feedback dei clienti. Secondo Salesforce, 50%è probabile che i consumatori cambino marca se un'azienda non anticipa i propri bisogni. Fornendo i messaggi giusti e le prescrizioni di marketing ai clienti al momento giusto, l'intelligenza artificiale promette di aiutare le organizzazioni a compren...
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Microsoft e Sony partnership per cloud per i giochi e per semiconduttori e intelligenza artificiale (AI)

Microsoft e Sony stanno annunciando una partnership insolita oggi, consentendo ai due rivali di collaborare su servizi di gioco basati su cloud. "Le due società esploreranno lo sviluppo congiunto di future soluzioni cloud in Microsoft Azure per supportare i rispettivi servizi di giochi e streaming di contenuti", ha affermato Microsoft in una nota . I giochi esistenti di Sony e i servizi di streaming dei contenuti saranno anche potenziati da Microsoft Azure in futuro. Microsoft afferma che "questi sforzi includeranno anche la creazione di migliori piattaforme di sviluppo per la comunità dei creatori di contenuti", il che sembra sia che Sony e Microsoft stiano progettando di collaborare a futuri servizi rivolti ai creatori e alla comunità di gioco. Entrambe le società affermano che "condivideranno informazioni aggiuntive quando disponibili", ma la partnership significa che Microsoft e Sony collaboreranno al cloud gaming. Questo è un grosso problema, ed è una grande perdita per il principale concorrente cloud di Microsoft, Amazon. LA MINACCIA DI GOOGLE STA AVVICINANDO MICROSOFT E SONY Significa anche che Google, un nuovo rivale di giochi per Microsoft e Sony, perderà l'occasione di ospitare i servizi cloud di Sony. Google ha presentato il suo servizio di streaming di giochi Stadia all'inizio di quest'anno, e la compagnia userà YouTube per spingerlo alle masse. Stadia è una minaccia sia per Microsoft che per Sony, e sembra che le aziende stiano collaborando in modo tale che Sony abbia qualche assistenza di base per l'infrastruttura per reagire. Stadia trasmetterà i giochi dal cloud ai browser Chrome, Chromecast e Pixel. Sony ha già un servizio di cloud gaming, ma Microsoft sta promettendo prove del proprio servizio di gioco xCloud entro la fine dell'anno. Il capo dei giochi di Microsoft, Phil Spencer, ha anche promesso che la società "diventerà grande" per l'E3 . Accanto al cloud gaming e al content-streaming partnership, le due aziende collaboreranno anch...
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Hewlett Packard si compra Cray

Hewlett Packard Enterprise acquisisce il produttore di supercomputer Cray nella corsa alla performance "exascale" HPE ha acquistato Cray per circa 1,3 miliardi di dollari Hewlett Packard Enterprise, da non confondere con il marchio di personal computing da cui è divisa nel 2015, ha dichiarato oggi di aver acquisito Cray, un produttore iconico di supercomputer con una ricca storia nel settore informatico. Si dice che l'accordo sia valutato a $ 1,3 miliardi. Cray, fondata nel 1972 da "padre del supercalcolo", Seymour Cray, è attualmente impegnata a costruire due dei supercomputer più veloci del mondo per due Department of Energy Labs degli Stati Uniti: l'Oak Ridge National Laboratory e l'Argonne National Laboratory. Entrambi i sistemi, uno chiamato Frontier in collaborazione con AMD e uno chiamato Aurora con Intel , promettono di portare le cosiddette prestazioni "exascale", con una potenza delle prestazioni non elaborata pari a 1,5 exfaflops o un calcolo al quintilione al secondo. LE DITTE DI CALCOLO STANNO CORRENDO PER RAGGIUNGERE PRESTAZIONI EXASCALE, O UN QUINTILIONE DI OPERAZIONI AL SECONDO Tali sistemi di supercomputer exascale non esistono ancora ed è logico che HPE voglia il proprio interesse nelle imminenti "opportunità exascale", per le quali la società afferma che esiste un mercato in crescita principalmente di contratti governativi, attualmente stimato a $ 4 miliardi nel prossimo semestre -decennio. Attualmente, IBM è il produttore dei due supercomputer più veloci del mondo, Summit e Sierra. "Le risposte ad alcune delle sfide più urgenti della società sono sepolte in enormi quantità di dati", ha detto il CEO di HPE Antonio Neri in una nota. "Solo elaborando e analizzando questi dati saremo in grado di sbloccare le risposte alle sfide cruciali tra medicina, cambiamenti climatici, spazio e altro ancora. Cray è un leader tecnologico globale nel supercomputing e condivide il nostro profondo impegno per l'innovazione. Combinando i nostri te...
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La traduzione fatta dall’intelligenza artificiale AI ha incrementato le vendite di eBay di oltre il 10%

La traduzione di AI ha incrementato le vendite di eBay di oltre il 10% La ricerca mostra effetti positivi degli strumenti di intelligenza artificiale sul commercio internazionale Sentiamo spesso dire che l'intelligenza artificiale è importante per la crescita economica, e mentre tale affermazione ha un senso intuitivo, non ci sono molti dati concreti a sostegno. Un recente studio degli economisti del MIT e della Washington University di St. Louis offre alcune prove, tuttavia, che mostrano come gli strumenti di intelligenza artificiale stimolano il commercio consentendo ai venditori di superare la barriera linguistica. Guardando i dati raschiati da eBay, i ricercatori hanno confrontato le vendite tra Stati Uniti e paesi latinoamericani di lingua spagnola prima e dopo la piattaforma di shopping ha introdotto la traduzione AI-powered per le schede di prodotto nel 2014. (Nello specifico, lo strumento di traduzione ha influenzato i titoli delle liste e query di ricerca, ma non descrizioni dei prodotti.) LA TRADUZIONE DI AI AIUTA I VENDITORI A SUPERARE LA BARRIERA LINGUISTICA Prima di questo eBay ha offerto la traduzione automatica, ma l'utilizzo dell'IA ha migliorato significativamente la precisione del servizio. Ci si aspetterebbe che traduzioni migliori porterebbero a maggiori vendite, ed è esattamente ciò che hanno scoperto i ricercatori. I loro dati hanno mostrato che le vendite dagli Stati Uniti ai paesi colpiti sono aumentate del 10,9% dopo il lancio dello strumento. I ricercatori riconoscono che altre variabili potrebbero aver causato questo aumento, ma le hanno contabilizzate in diversi modi. Ad esempio, hanno confrontato le esportazioni in questo periodo con paesi in cui le lingue non incluse negli strumenti di traduzione di eBay sono parlate e controllate per fattori come l'aumento delle spese di marketing e la durata delle inserzioni dei titoli. I ricercatori hanno anche confrontato questi dati con il lancio di eBay di strumenti di traduz...
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Che direzione prenderà l’Intelligenza Artificiale ?

È un giorno di sole ad Austin, in Texas, e dopo una modesta corsa intorno a Lady Bird Lake mi si rinfrescò camminando lungo Congress Avenue. Mi fermo sul Congress Avenue Bridge, guardo l'acqua e ammiro la gente che canotta, pagaia e canoa sul lago. Poi, mi rendo conto che ho una decisione da prendere; vado a piedi verso lo storico Texas State Capitol per godermi la sua architettura, o vado a piedi verso ristoranti e negozi per un po 'di indulgenza? Immaginate se la mia decisione fosse influenzata dal mio dispositivo mobile o dal mio smartwatch che anticipava i miei prossimi passi, valutando il mio comportamento passato, un sabato nel centro di Austin dopo una corsa a Lady Bird Lake. Che cosa succede se i dati precedenti acquisiti indicano che mi piace fare acquisti nei negozietti del Congresso, o che dopo che mi sono calmato, mi piace premiare me stesso con qualche gustoso Tex-Mex a Gueros? Mi chiedo quale sia il livello di accesso delle aziende alle mie abitudini di acquisto, alla mia posizione e, ancora più importante, a come utilizzano questi dati / intelligence per influenzare le mie decisioni come consumatore. La realtà è che i sistemi raccolgono dati sui nostri comportamenti individuali ogni giorno, la grande domanda è cosa si fa con quei dati? I dati vengono sfruttati per influenzare la strategia di una società per essere più efficace nella creazione di valore per i propri clienti? I s che venga usato per manipolare i consumatori? In un'intervista con Tim Cook, CEO di Apple, alla 40ª Conferenza internazionale dei commissari per la protezione dei dati e la privacy, ha suggerito che i consumatori vengano sorvegliati e che i nostri stessi dati vengano utilizzati contro di noi con una forza militare. Per me è molto preoccupante, quindi ho chiesto a Michelle Beistle, responsabile della privacy presso Unisys, la sua opinione sull'idea che i consumatori siano sorvegliati. Pur essendo ugualmente preoccupata di ciò che implica, è ottimista e crede che ...
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Google ha aperto il suo primo laboratorio di Intelligenza Artificiale in Africa in Ghana

Un contadino rurale in Tanzania aleggia su una pianta di manioca avvizzita con il suo telefono. In pochi secondi ottiene una diagnosi della malattia che colpisce la sua pianta e il modo migliore per gestirla per aumentare la sua produzione. L'agricoltore ha utilizzato un'app sul suo telefono basata su TensorFlow, la macchina Artificial Intelligence (AI) di Google che la società ha esternalizzato per aiutare gli sviluppatori a creare soluzioni ai problemi del mondo reale. Quando la gente pensa all'intelligenza artificiale, molto probabilmente pensa a scene di film di fantascienza, ma in realtà, si applica alla vita di tutti i giorni dagli assistenti virtuali alla traduzione linguistica su Google, afferma John Quinn, ricercatore di intelligenza artificiale. Google ora vuole posizionarsi come azienda "AI first" e con centri di ricerca in tutto il mondo in luoghi come Tokyo, Zurigo, New York e Parigi. E la scorsa settimana, la società tecnologica ha aperto il suo primo centro in Africa nella capitale del Ghana, Accra. Benefici di AI L'AI può essere applicata in settori come agricoltura, salute e istruzione, e Moustapha Cisse, lo scienziato che dirige gli sforzi di IA in Google in Africa, afferma che l'obiettivo del suo team è fornire agli sviluppatori le ricerche necessarie per costruire prodotti in grado di risolvere i problemi che l'Africa affronta oggi. "La maggior parte di ciò che facciamo nei nostri centri di ricerca di Google e non solo in Accra, lo pubblichiamo e il codice open source, in modo che tutti possano usarlo per costruire ogni sorta di cose", ha detto. Cisse ha citato l'app utilizzata dal contadino tanzaniano per diagnosticare la sua malattia di manioca come un esempio del tipo di prodotto che la sua squadra intende collaborare con istituti competenti in vari settori. "Un team della Pennsylvania University e dell'International Institute of Tropical Agriculture che utilizza TensorFlow per costruire nuovi modelli di intelligenza artificiale che...
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